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申请/专利权人：上海理工大学
摘要：本发明公开了一种三维模型感知哈希算法，通过对输入的3D模型文件中的顶点数据进行筛选，去除冗余信息以提高后续处理的效率。接着，通过应用主成分分析PCA技术于筛选后的顶点数据，使得到的前三个主成分作为新的坐标轴，并将顶点数据在新的坐标系下的表示得到新的点集。然后，通过球面投影和保持弧度的等角投影技术将三维模型信息转换为二维图像，并在投影过程中计算每个顶点的深度信息以丰富模型的表示。基于上述的投影和深度信息，生成一个灰度图像，该图像能够反映模型的结构特征。根据本发明，能够有效应对由于旋转、平移和缩放等操作带来的模型识别挑战,对输入的OBJ文件进行处理，确保即使在模型发生变换的情况下，其版权仍能得到有效保护。
主权项：1.一种三维模型感知哈希算法，其特征在于，包括以下步骤：S1、输入需要处理的三维模型；S2、通过计算三维模型中顶点的尖锐度来识别关键点；S3、从初始模型的顶点集合中去除已选关键点和剔除的顶点，生成精选点集；S4、将步骤S2的关键点与S3中的精选点进行合并，以形成一个更为全面且富含关键信息的点集；S5、通过主成分分析获得步骤S4中点集的主成分方向，使得到的前三个主成分作为新的坐标轴，并将点集数据在新的坐标系下的表示得到新的点集；S6、上述步骤点集找到一个最小包围球使得所有点都在球上或球内；S7、将步骤S6中平移后的点集投影到包围球球面上；S8、计算S7中得到的点集中每个顶点的深度信息；S9、通过保持弧度的等角投影方法将步骤S5得到的点集投影到二维平面上；S10、生成深度图像；S11、计算图像的局部二值模式LBP特征值，构建LBP矩阵，统计每个块的LBP直方图，连接所有直方图向量，最后得到感知哈希序列H；S12、通过计算模型提取的感知哈希序列的欧几里得距离，对其进行感知内容认证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海理工大学 一种三维模型感知哈希算法
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